⑤ データエンジニアリング力
データサイエンティスト検定リテラシーレベル 第209問
問題
MLOpsの運用フェーズにおいて、機械学習モデルの予測性能が劣化した場合に検討すべき対応はどれか。
Aシステムのハードウェアリソースを削減する
B同じ訓練データのまま設定値を元に戻す
C最新の学習データを収集しモデルの再学習を行う✓ 正解
Dモデルの評価基準を緩めてエラーを許容する
正解
C：最新の学習データを収集しモデルの再学習を行う
解説
ビジネス環境の変化でモデルが劣化した場合、最新データの収集やクレンジング、再学習が必要になります。
分野解説：⑤ データエンジニアリング力
システム開発とAI活用の実装面を学ぶ分野です。ホワイトボックステスト・ブラックボックステスト・境界値分析といったソフトウェアテストの手法、Pythonの機械学習ライブラリ、音声認識のWER（単語誤り率）などのAI精度評価、AIによるコードレビューといった開発現場での実践知識が問われます。データサイエンスを支えるエンジニアリングの土台なので、テスト技法やライブラリの役割を実務のイメージと結びつけて理解するのが効果的です。
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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて
DS検定リテラシーレベルの基礎を固める
| 主催 | 一般社団法人 データサイエンティスト協会 |
|---|---|
| 出題形式 | 100問（CBT方式） |
| 試験時間 | 100分 |
| 受験料 | 11,000円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公式サイトで要確認 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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DS検定リテラシーレベルは広く浅い、その広さが壁になる
暗記で押し切れないのがビジネス力のケーススタディで、目的から逆算する思考に慣れていないと失点する。一方でSQLや分散処理は実装力でなく役割の理解を問うため、食わず嫌いが損になる。
統計・機械学習・SQLを横断するDS検定の用語早見表
代表値や確率分布から評価指標、SQLや分散処理まで、性質の違う用語を横に並べて対比。決定木を深くすると過学習を招くように、手法は問題が起きる場面とセットで覚える構成にした。